拉格朗日乘子法 那些年学过的高数 关键词：高数课本 拉格朗日乘子法如何理解？ 关键词：解释形象 关于凸优化的一些简单概念 关键词： 为什么凸优化这么重要 关键词：显示不是凸函数，我们这能假设是凸函数，这样我们求得的局部最优才是全局最优 支持向量机 系列教程 关键词： 拉格朗日乘子法如何理解？ 关键词 ...
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2017-08-04 20:37:57
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》凸优化的好处 1）如果一个实际的问题可以被表示成凸优化问题，那么我们就可以认为其能够得到很好的解决。 1）如果一个实际的问题可以被表示成凸优化问题，那么我们就可以认为其能够得到很好的解决。 2）还有的问题不是凸优化问题，但是凸优化问题同样可以在求解该问题中发挥重要的左右。比如松弛算法和拉格朗日松弛 ...
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2017-08-03 11:20:09
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欧拉函数： 在数论，对正整数n，欧拉函数是少于或等于n的数中与n互质的数的数目。此函数以其首名研究者欧拉命名，它又称为Euler's totient function、φ函数、欧拉商数等。 例如φ(8)=4，因为1,3,5,7均和8互质。 从欧拉函数引伸出来在环论方面的事实和拉格朗日定理构成了欧拉定 ...
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2017-08-01 11:12:22
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引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是 ...
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2017-07-11 21:14:04
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问题： 求极值问题：1）对自变量只有定义域限制——无条件极值 2）对自变量除定义域限制外，还有其它限制条件。——条件极值 条件极值的求法： 1、代入法： 2、拉格朗日乘数法： 拉格朗日乘数法的推广： ...
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2017-07-10 18:09:57
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目标函数：最小化$f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$ 约束： $g_1(x,y,z)=x+y-2=0$ $g_2(x,y,z)=x+z-2=0$ 目标函数f在三维空间中的等值线是一个个球面。 约束$g_1,g_2$在三维空间中分别是一个平面 仅考虑一个约束：考虑$g_1$上任意一条轨迹线t， ...
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2017-07-10 10:38:30
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问题：函数f(x,y,z)在 g(x,y,z)=0 的约束下取极值（最大或最小) f(x,y,z)=c c取定义域中的任意值时形成空间中一系列曲面 S_f，这些曲面互相平行（不允许相交--等位面|线的定义）， g(x,y,z)=0是空间中的曲面S_g，因为x,y,z要取S_g上的点，所以只有那些 交 ...
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2017-07-08 10:12:32
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拉格朗日研究一阶线性非齐次常微分方程的解的问题的时候就是闲得没事草稿纸上划拉出来的，而凯库勒提出苯的结构的时候是睡觉睡出来的.今天，我来给诸君论述下，动机，他的本质.动机，在心理学上一般被认为涉及行为的发端、方向、强度和持续性，他是指激发人的动机的心理过程，通过激发和鼓励，使人们产生一种内在驱动力， ...
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2017-07-07 20:21:19
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果然还是太弱了啊。连着被ljj虐两天，暴力都一脸mengbi. 表示是时候好好整理一下数论了。 NOIP难度： 数论 1.gcd、lcm 2.埃氏筛法 3.exgcd，求解同余方程、逆元 4.快速幂 5.*组合数学 6.矩阵 7.欧拉函数 8.容斥原理 9.期望 省选难度： 1.7 数学相关 1. ...
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2017-06-29 22:08:50
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极大似然估计 上篇文章介绍了最大熵模型以及采用拉格朗日乘子法求解对偶问题，其模型的解如下， \begin{equation} P_{w}(y|x) = \frac 1 {Z_{w}(x)} \exp {\left( \sum\limits_{i=1}^n w_{i} f_{i}(x,y) \righ ...
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2017-06-14 16:08:00
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